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TokenFormer: Rethinking Transformer Scalability with Tokenized Model Parameters
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了TokenFormer架构，通过将模型参数视为标记，解决了Transformer模型扩展的高成本问题。在参数范围1.24亿到14亿时，该模型的性能与完全从头训练的Transformer相当，同时显著降低了训练成本。
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关键要点
- TokenFormer架构通过将模型参数视为标记，解决了Transformer模型扩展的高成本问题。
- 该模型在参数范围1.24亿到14亿时，性能与完全从头训练的Transformer相当。
- TokenFormer显著降低了训练成本，避免了从头训练的需求。
- Transformer模型在各个领域表现优异，但扩展成本仍然是一个重要问题。
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